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利用时间序列和回归分析来预测菲律宾的年度表面温度变化：一种经验方法
气候变化和全球变暖被认为是当时最令人震惊，最令人震惊的环境和气象问题，而这两个对菲律宾国家有一些重要的影响。作为一个位于太平洋的群岛国家，由于其地理位置和社会经济条件，因此特别要使这个国家被视为最脆弱的国家之一。这些现象是通过增加地球大气中温室气体的排放而引起的，这主要是由于人类活动（例如燃烧化石燃料，用于能源产生，森林砍伐，工业过程和城市化）（IPCC，2023年）。这些活动不断恶化世界上气候变化和全球变暖的重大后果，尤其是在菲律宾。此外，菲律宾气候变化和全球变暖的影响是多种多样和严重的，因为人们已经观察到了全国各地的温度升高，并经历了导致一些热浪并增加热应激案例的人，从而影响了人类健康和农业生产力。
使用混合CNN-RNN机器学习方法
钻孔热交换器（BHE）可显着提高地面源热泵（GSHP）系统中的热交换效率。准确预测BHE的出口流体温度对于优化GSHP性能，存储和资源保护至关重要。传统的机器学习方法通过手动特征提取和复杂的非线性关系面临挑战。为了克服这些，这项研究引入了长期出口流体温度预测的混合卷积神经网络（CNN）和复发性神经网络（RNN）模型。该模型使用CNN进行时间特征提取和RNN进行顺序模式学习。对LSTM，CNN和Simpleernn模型进行了评估，提出的模型实现了卓越的性能，RMSE为0.818，MAE为0.642，AARE为0.0305，R²为98.75％，证明了BHE系统效率和可持续性的显着进步。
基于人工智能的系统，利用物联网环境传感器和 LLM 进行复杂的活动跟踪
复杂活动识别在老年人护理辅助中起着重要作用。然而，边缘设备的推理能力受到经典机器学习模型容量的限制。在本文中，我们提出了一种非侵入式环境传感系统，该系统可以检测多种活动并应用大型语言模型 (LLM) 来推理活动序列。这种方法有效地结合了边缘设备和 LLM，帮助老年人进行日常活动，例如提醒他们吃药或处理跌倒等紧急情况。基于 LLM 的边缘设备还可以作为与老年人互动的界面，尤其是有记忆问题的老年人，帮助他们的日常生活。通过部署这样的系统，我们相信智能传感系统可以提高老年人的生活质量并提供更有效的保护。
自身免疫性：新抗原假设
在19日大流行的早期，国家难民，移民和移民资源中心（NRC-RIM）就建立了。NRC-RIM最初试图迅速确定难民，移民和移民社区内的有前途的案例调查和接触跟踪（CITC）实践。在2020年9月至2021年4月之间，该团队对跨部门组织（即公共卫生，卫生系统，社区专家/组织）的个人进行了60次访谈，与难民，移民和移民社区合作在与Covid-19相关的健康和公共卫生能力方面。总体目的是与难民，移民和移民社区一起确定和放大创新的有前途和最佳实践，包括对障碍和促进者的探索。我们利用分层方法来快速评估，总结和传播有希望的实践，同时完成四个主题分析，包括：（1）公共卫生组织； （2）卫生系统组织； （3）社区领导者和组织； （4）在三个部门进行疫苗计划和通道。本文的主要目的是描述我们使用的项目设计，应用方法和团队科学方法。我们发现，在公共卫生紧急情况下，与难民，移民和移民社区一起快速认同和传播了有前途的做法，以及与难民，移民和移民社区的障碍和促进者是可行的。这种方法对于识别和在文化和语言上一致的公共卫生实践中确定和广泛共享至关重要。
利用机器学习技术评估技术文档质量
摘要 - 信息是通过报纸，期刊，互联网和学术期刊中的图像传播的。借助各种工具，例如Adobe，gimp和Corel Draw，区分原始形象和伪造的人已经变得越来越具有挑战性。大多数传统方法都依赖于构造的特征来检测图像伪造。图像验证在确保和确保敏感文档中个人身份的真实性方面起着至关重要的作用。本研究提出了一种机器学习方法（支持向量机，SVM和定向梯度的直方图，Hog），以识别图像并确认其真实性。使用定向梯度（HOG）的直方图提取各种特征，包括匹配，图像大小和图像验证的尺寸。使用支持向量机（SVM）进行训练和测试阶段。使用广泛的数据集评估所提出的图像验证技术，以确定图像识别精度，以及特异性，灵敏度和精度等指标。与现有技术的比较分析表明，所提出方法的平均图像验证精度为98％，超过了先前的图像验证方法。
利用神经科学进行建筑决策
摘要。建筑决策过程的历史演变是多方面的，通常优先考虑居住者福祉以外的因素。该研究承认个人的独特需求和偏好，旨在揭示建筑空间如何引发不同的情绪反应，以及其对居住者大脑的影响。这项研究致力于探索神经科学工具为建筑师提供的可能性，加深对居住者与其建筑环境之间复杂关系的理解。它旨在研究可穿戴神经科学设备在建筑实践中的历史应用，确定分析关键建筑参数的有效方法，并评估建筑师独立使用神经科学工具的潜力和局限性。通过这些调查，该研究旨在全面了解神经科学与建筑相结合的实用性和有效性，最终增强建筑的决策设计过程。
田纳西州滴灌排水系统性能报告
2024 年 6 月 7 日 陆地系统部门，水资源部 田纳西州环境保护部 执行摘要 从 1990 年代中期开始，田纳西州一直在颁发许可证，允许使用滴灌分散技术将废水输送到土壤环境中，而不会直接排放到地表水或地下水中。土壤环境提供废水处理并促进其返回环境。对于大多数这些系统，滴灌分散是管理废水的唯一方法。这些系统主要用于支持住宅区，其他农村机构（如教堂、学校和企业）也依赖这种技术。这些系统相对于其许可条件的性能一直并且仍然变化很大。在许可条件下操作这些系统最具挑战性的方面之一是土壤接收和传输所施用废水的能力，使其远离施用点，而不会导致土壤剖面长时间饱和或废水在地表积聚。在许多情况下，这些积水情况会导致废水从确定的土地应用区域流出。这种类型的不合规情况尤其严重，因为在许多情况下，废水会流入相邻的房产、住宅庭院或排水道和地表水，但未达到排放系统所需的水平或采样频率。2024 年 1 月和 2 月，田纳西州环境保护部水资源司对支持该州 374 个土地应用系统的 420 个土地应用区域进行了调查。这次全州调查的目的是观察这些系统土壤剖面成分的水力性能，并以可告知设计工程师、运营实体、地方管理机构和未来标准制定的方式报告结果。在 374 个获准的土地应用系统中，有 14 个要么未使用，要么尚未建造。对剩余 360 个土地应用系统进行的现场观察表明，大约四分之一的系统表现出明显的性能问题，包括废水未得到适当控制，并且在许多情况下，废水离开土地应用区域并进入相邻的财产和/或排水道或地表水；大约四分之一的系统表现出不太严重但仍然不合规的问题，例如局部饱和和积水或杂草丛生的区域阻碍评估；大约一半的活跃系统没有表现出任何不合规的迹象。
利用纳米相材料科学中心推进您的研究
Brad Lokitz纳米相材料科学中心，橡树岭国家实验室，橡树岭，田纳西州摘要（在12 pt Arial字体中）（oak ridge国家实验室（OAK RIDGE）国家实验室（ORNL）的纳米载体材料科学中心（CNMS），为国家和国际用户提供了NAN NAN NAN的范围，包括NAN NAN NAN NAN NAN SOUPENT，纳米制作，成像/显微镜/表征以及理论/建模/仿真。用户加入了一个充满活力的研究社区，该社区汇集了ORNL研究人员，技术支持人员，学生，博士后研究员以及合作的客座科学家。该计划适合短期和长期协作研究项目。访问是通过简短的同行评审提案获得的，对于打算在开放文献中发布结果的用户，无需收取任何费用。在这次演讲中，我将重点介绍签名功能，研究重点领域以及如何通过提案过程访问CNM。主持人的传记（在12点Ariel字体中）布拉德·洛基兹（Brad Lokitz）是Oak Ridge国家实验室的纳米相材料科学中心（CNMS）的大分子纳米材料科学中心（CNMS）的大分子纳米材料小组的高级技术人员。Brad获得了Millsaps College的化学学士学位和博士学位。在查尔斯·麦考密克（Charles McCormick）博士的指导下，密西西比州南部分校的聚合物科学与工程学博士学位。在获得博士学位时，他合成了能够组装成胶束和囊泡的两亲块共聚物。然后，他在散布中子源的博士后研究人员与约翰·安克纳（John Ankner）博士和迈克·基尔比（Mike Kilbey）教授一起工作了两年，以中子反射测定法研究了聚合物薄膜的结构。他自己的研究集中于高级聚合物合成和表征技术，重点是使用中子检查反应性聚合物薄膜和多块共聚物中的结构 - 特性关系。
利用技术教学知识知识（TPACK）
通讯作者：syahrul.munir.fe@um.ac.id摘要：教育是一个基本组成部分，可以确定一个国家是否正在发展，这也与扫盲密切相关。其中的活动和过程是扫盲的更详细的一部分，其中之一就是经济数字素养。这项研究的目的是确定技术教学知识知识（TPACK）在增加数字经济素养中的作用，而数字经济素养却仍然很低。所使用的方法是文献综述，其资源是从Google Scholar网站获得的，以及著名的国际期刊，出版物不到10年。各种文献评论的分析结果表明，技术教学知识（TPACK）参与了提高经济数字素养。TPACK的实施将对学习流以及知识，教育学，技术的结合产生积极影响。与知识，教学法，技术的结合，TPACK的角色能够提高数字经济素养。关键字：技术教学内容知识（TPACK），经济数字素养简介
及时利用随机信号分析和机器学习技术的及时ICU结果预测，可容纳生命体征数据
摘要 - ICU是一个专门的医院部门，可为高风险的患者提供重症监护。重新征收护理的巨大负担需要准确，及时的ICU结果预测，以减轻重症监护需求施加的经济和医疗保健负担。现有的研究面临着挑战，例如提取困难，准确性低和资源密集的功能。一些研究探索了利用原始临床输入的深度学习模型。但是，这些模型被认为是不可解剖的黑匣子，从而阻止了它们的广泛应用。该研究的目的是使用随机信号分析和机器学习技术开发一种新方法，以有效地从ICU患者的实时时间序列的生命体征的实时时间序列中提取具有强大预测能力的特征，以进行准确，及时的ICU结果预测。结果表明，提出的方法提取了有意义的特征和优于基线方法，包括Apache IV（AUC = 0.750），基于深度学习的模型（AUC = 0.732，0.712，0.698，0.722）和统计特征分类方法（AUC = 0.765）。所提出的方法具有临床，管理和行政影响，因为它使医疗保健专业人员能够及时，准确地确定与预后的偏差，因此可以进行适当的干预措施。